Rủi ro hoạt động của các quỹ đầu cơ dưới góc nhìn định lượng

Rủi ro hoạt động của các quỹ đầu cơ dưới góc nhìn định lượng

(Nguồn: vnquants.com)

Đánh giá rủi ro hoạt động vẫn được coi là một nghệ thuật, chứ không phải một ngành khoa học. Tuy nhiên gần đây người ta bắt đầu chú ý hơn tới việc hệ thống hóa các đánh giá khi mô hình định lượng ngày một phát triển.

Trong 3 thập kỷ qua, thế giới đầu tư chuyển đổi mạnh mẽ, với sự tham gia của đội quân các nhà toán học, vật lý và khoa học máy tính, cùng các kỹ thuật định lượng của họ.

Rõ ràng nhất là tại các quỹ đầu cơ, nơi hướng tới các chiến lược định lượng như chênh lệch giá thống kê (1), và quản lý danh mục đầu tư sử dụng hợp đồng tương lai (2).

Các nhà đầu tư cũng dần thích nghi với điều này. Các quỹ tốt nhất trong các quỹ đầu cơ (FoHFs) đã phát triển một loạt các hệ thống định lượng và các công cụ phân tích phức tạp giúp họ đưa ra quyết định đầu tư.

Tuy nhiên, có một mảng trong ngành này ít bị ảnh hưởng nhất trước sự xâm chiếm của tài chính định lượng. Đó là đánh giá rủi ro hoạt động (Operational due diligence – ODD), ngành xác định các tổn thất có thể trong hệ thống quản lý, con người, quy trình – vốn được coi là một nghệ thuật, hơn là một môn khoa học, và các quyết định sử dụng hay sa thải một người quản lý thường mang tính chủ quan.

Vì sao rủi ro hoạt động lại khó định lượng?

Lý do đầu tiên là tính đa chiều của nó. Hệ thống, con người và quy trình có thể lỗi vì nhiều nguyên nhân. Sử dụng các kỹ thuật thống kê truyền thống khó có thể mô hình hóa mối quan hệ phi tuyến giữa tổn thất của quỹ và các biến đại diện cho hoạt động, hay vận hành.

Thứ 2 là các dữ liệu cần thiết để thực hiện các nghiên cứu rủi ro hoạt động không có sẵn. Do đó, “người ta thường hoài nghi các nỗ lực để tìm một biến đơn lẻ nhằm đánh giá rủi ro một cách định lượng”, Stephen Brown, người có nhiều bài báo về thẩm định rủi ro hoạt động của các quỹ đầu cơ, hiện là giáo sư tài chính tại New York University nhận định.

277-rui-ro-hoat-dong-cua-cac-quy-dau-co-duoi-goc-nhin-dinh-luong-2

Tuy nhiên, khi các nhà đầu tư ngày càng có tổ chức cũng như phức tạp hơn, người ta ngày càng quan tâm tới việc tạo ra một khuôn khổ khách quan và khoa học cho hoạt động ODD.

“Các công ty đánh giá giỏi thường có cách tiếp cận định lượng. Không ai muốn dựa vào một quy trình hoàn toàn chủ quan cả”. Josh Barlow, phó giám đốc về đánh giá rủi ro hoạt động tại Paamco, một FoHF quản lý 8.5 tỷ USD cho biết.

Một số phát triển đánh giá định lượng rủi ro hoạt động của các quỹ

Các hệ thống định lượng đo lường rủi ro hoạt động không phải chưa từng xuất hiện. Nhiều chuyên gia ODD ưa thích chúng, vì tính thống nhất, đảm bảo mọi quỹ đầu cơ được đánh giá theo cùng một tiêu chuẩn, từ đó có thể nghiên cứu chéo, kiểm tra những thay đổi trong hoạt động quản lý, cũng như mức độ ảnh hưởng của các nhân tố liên quan khác nhau.

Paamco chia hoạt động của một nhà quản lý thành 10 chức năng chính như: định giá, rủi ro đối tác (4), tuân thủ và quản trị doanh nghiệp. Họ sử dụng một hệ thống tính điểm ba lớp để đánh giá chất lượng của từng chức năng này. Một vài chức năng được thử nghiệm đánh giá bằng phương pháp định lượng.

Barlow lấy định giá làm ví dụ. Khi Paamco tiếp nhận các giá minh bạch từ các nhà quản lý, công ty có thể kiểm tra khác biệt về phương pháp chứng khoán được định giá ở nhiều danh mục đầu tư. Nếu một quản lý bị đánh giá vượt quá ngưỡng sai nhất định so với các quản lý khác, người đó bị đánh dấu cờ đỏ, báo động đội ODD kiểm tra kỹ càng hơn quá trình định giá.

Định giá là một lĩnh vực trong rủi ro hoạt động hoàn toàn phù hợp với nghiên cứu định lượng.

Giữa các năm 2000, Adil, giám đốc đo lường rủi ro tại Protégé Partners, một nhà quản lý FoHF 2.1 tỷ USD, đã phát minh một phương pháp định lượng, gọi là hệ số lệch (bias ratio) để đo sai lệch giữa việc định giá chủ quan và sự bình ổn lợi nhuận trong các quỹ. Từng là một nhà giao dịch chứng khoán đảm bảo bằng các khoản thế chấp hồi những năm 1990, Abduali hiểu định giá tài sản không thanh khoản có thể chủ quan đến thế nào. Có một giá khách quan, rõ ràng cho các tài sản ít được giao dịch chỉ có trong tiểu thuyết thôi. Trong thực tế, có một khoảng giá hợp lý để bạn lựa chọn.”

Khi Abdulali chuyển sang FoHF, ông nhận ra rằng các nhà quản lý có thể bị cám dỗ để không tuân theo chính sách định giá, và quyết định giá cận trên khoảng giá, nếu làm vậy giúp họ có lợi nhuận dương, thay vì hơi âm một chút trong giai đoạn đó. Hiện tượng này được biết tới với tên gọi bình ổn lợi nhuận (return smoothing).

“Tôi bắt đầu xem xét phân phối lợi nhuận của nhiều quỹ đầu cơ và nhận ra những biểu hiện kỳ lạ xung quanh số 0, thể hiện việc định giá mang tính chủ quan. Từ đây, tôi đã tìm ra một công thức đơn giản để xác định và đo lường hiện tượng này.

Hệ số lệch đo lường hình dạng phân bố lợi nhuận của một nhà quản lý quanh số 0, và so sánh với các nhà quản lý khác. Những người có hệ số lệch tương đối cao bị đánh dấu. Từ đó đội ODD của Protégé sẽ kiểm tra liệu có dấu hiệu bình ổn lợi nhuận không, cũng như trong danh mục đầu tư có các tài sản ít thanh khoản hay khó xác định giá trị không.

Ngưỡng của hệ số lệch thay đổi tùy theo chiến lược quản lý. Hệ số lệch của một danh mục các chứng khoán thanh khoản cao, được giao dịch rộng rãi và được định giá hoàn hảo sẽ gần với 1. Một quỹ cổ phiếu (equity fund) với hệ số lệch trên 2 hay 3 có thể bị nghi ngờ, trong khi ngưỡng cho các quỹ tín dụng (credit fund) hay các quỹ thu nhập cố định (fix-income fund) vốn ít thanh khoản hơn là 4. Các quỹ tính dụn cấu trúc (structured credit fund) với điểm số trên 5 cần ít nhiều để ý.

277-rui-ro-hoat-dong-cua-cac-quy-dau-co-duoi-goc-nhin-dinh-luong-3

Dan Federmann, giám đốc điều hành và đồng quản lý bộ phận đánh giá rủi ro hoạt động tại Protégé Partners cho biết, hệ số lệch đã chứng minh được tính hữu dụng của mình qua thời gian. Ông cho biết, có những trường hợp chính sách định giá nhìn thì có vẻ hoàn toàn hoàn hảo, nhưng hệ số lệch lại chỉ ra một số bất thường, từ đó đội ODD kiểm tra kỹ hơn về thực tế áp dụng của chính sách đó. Theo ông, hệ số lệch là một công cụ chứ không phải một quy tắc cứng nhắc. Protégé không tự động sa thải các quản lý có hệ số này cao.

Theo Federmann, “Luôn có một chút chủ quan trong việc định giá các chứng khoán nhất định. Một nhà quản lý có thể có hệ số lệch cao vì người đó đặc biệt thận trọng với việc định giá, và đó có thể là điều tốt”. Ông cho rằng điểm quan trọng là chúng ta nhận thức được mọi sự chủ quan trong cách các nhà quản lý định giá, và các tác động của nó trong thực tế.

Hệ số lệch là một trong các công cụ định lượng hữu dụng tạo được nhiều chú ý. Một vài công cụ khác bao gồm các công thức dựa trên định luật Benford – dùng để phát hiện các khoản mục và báo cáo tài chính giả mạo; các biển thể của Altman Z-score – để đo lường sức mạnh tài chính của công ty. Tuy nhiên, các mô hình này đều không được tích hợp vào quá trình đánh giá rủi ro hoạt động theo cách Protégé làm với hệ số lệch.

Điểm Omega – tiêu chuẩn chung để đo lường rủi ro hoạt động

Trong khi các FoHF khám phá các kỹ thuật định lượng để phát hiện các vấn đề tiềm năng trong nhiều lĩnh vực như định giá và kế toán, Brown của NYU đã đi xa hơn. Năm 2009, ông xuất bản bài báo cùng đồng nghiệp William Goetzmann, Bing Liang và Christopher Schwarz, cho rằng rủi ro hoạt động của các quỹ đầu cơ có thể thể hiện thông qua một con số, gọi là điểm Omega, khá giống với value-at-risk (VaR), dùng để đo lường rủi ro thị trường.

Nghiên cứu trực tiếp chỉ ra tính đa dạng của rủi ro hoạt động. Trong đó, các tác giả đề xuất áp dụng kỹ thuật thống kê phân tích tương quan kinh điển (cannonical corelation analysis) để tính điểm sức mạnh hoạt động của một quỹ đầu cơ.

Phân tích tương quan kinh điển được dùng nhiều nhất trong các nghiên cứu dịch tễ học vào những vấn đề như tác động tới sức khỏe của ô nhiễm không khí, mức độ nguy hiểm của các nhân tố môi trường khác. Quá trình này về cơ bản đòi hỏi việc nghiên cứu mối quan hệ hay sự tương quan cao nhất giữa các nguyên nhân tiềm năng và kết quả.

Để thực hiện nghiên cứu về các quỹ đầu cơ, các học giả đầu tiên phải tìm dữ liệu đáng tin cậy cho mô hình. Đầu tiên họ thử tiếp cận mô hình từ các mẫu hồ sơ ADV của các quỹ đầu cơ nộp lên Ủy ban chứng khoán Mỹ (SEC) năm 2006. Nghiên cứu chỉ ra sự tương quan mạnh mẽ giữa tổn thất của các quỹ đầu cơ (nguồn từ hồ sơ quỹ đầu cơ Lipper TASS), và các thuyết minh trên mẫu ADV liên quan tới các vấn đề pháp luật và quản lý, các xung đột lợi ích, cấu trúc sở hữu và tỷ lệ sử dụng đòn bẩy.

Nhờ đó, các nhà nghiên cứ đã đo tác động của 23 biến riêng biệt, dựa trên tương quan với tổn thất quỹ và tính ra một chỉ số duy nhất phản ánh rủi ro hoạt động dự đoán của một quỹ.

Năm 2011, các học giả một lần nữa thực hiện lại thí nghiệm với dữ liệu từ 444 báo cáo ODD từ một nhà cung cấp dịch vụ độc lập. Lần này, họ đã xác định được 45 biến từ nghiên cứu tương quan của mình, bao gồm sai lệch trong việc trả lời câu hỏi của các chuyên gia ODD. Chỉ tiêu này hóa ra lại là chỉ số quan trọng nhất cho các vấn đề tiềm năng. Kết quả này đã xác nhận phát hiện của nghiên cứu trước: điểm số Omega càng cao thì khả năng tổn thất của quỹ càng cao.

Điểm số Omega nhận được nhiều phản ứng khác nhau. Bài viết được đánh giá cao trong việc chứng minh một cách khoa học tương quan giữa các nhân tố rủi ro hoạt động với tổn thất của các quỹ đầu cơ.

Ví dụ, nghiên cứu cung cấp một cách nhìn thú vị về mối liên hệ giữa tỷ số đòn bẩy của quỹ với rủi ro hoạt động. Mặc dù, đòn bẩy thường được coi là cùng chiều với rủi ro đầu tư: đòn bẩy càng cao thì quỹ càng có khả năng thua lỗ cao, điều ngược lại cũng đúng từ cách nhìn hoạt động. Nghiên cứu phát hiện ra rằng đòn bẩy càng thấp, dẫn tới rủi ro hoạt động cao hơn khi các nhà môi giới chính ít sẵn sàng tài trợ cho các quỹ đầu cơ ít danh tiếng.

Khám phá các nhân tố như các vấn đề pháp lý, bóp méo và cấu trúc sở hữu cũng là các nhân tố chính với tổn thất hoạt động ít gây ngạc nhiên hơn.

“Nghiên cứu xác nhận lại nhiều điều mà các nhà thực hiện ODD biết từ trước đó qua kinh nghiệm”, David Woodhouse, giám đốc thẩm định của Jubilee Portfolio Management Group trong Permal Group nhận định.

Nhược điểm của điểm Omega

Mối quan tâm chính của các nhà thực hiện ODD là một hệ thống định lượng “trong một” có thể dấu đi một lỗi nghiêm trọng nào đó trong hoạt động của một nhà quản lý, nến trong các tiêu chuẩn khác họ làm tốt. “Nếu một nhà quản lý có tiền sử dính dách tới các vấn đề pháp lý, bạn không cần cân nhắc, bạn cần sa thải họ ngay”, một chuyên gia ODD nói.

Lập luận này tương tự chỉ trích với VaR về việc khiến nhiều người cũng bỏ qua nhiều rủi ro đuôi (5).

Woodhouse cho rằng trong ODD, các vấn đề, và những gì ẩn chứa đằng sau đó quá phức tạp để dùng duy nhất một điểm số, giống như việc một quỹ vĩ mô (6) không thể được đo lường hiệu quả chỉ với một thước đo như VaR.

Tập đoàn quản lý quỹ Jubilee đã phát triển một hệ thống định lượng phức tạp gồm 100 biến trên 56 chức năng hoạt động. Hệ thống định lượng đo sức mạnh về từng nhân tố riêng, nhưng đội ODD cuối cùng lại có quan điểm xem xét định lượng hoạt động của một quản lý thành một khối toàn thể, hơn là dựa trên tổng điểm.

Woodhouse cho rằng bất kỳ đánh giá nào về rủi ro hoạt động cũng cần giải thích rõ ràng các nhân tố rủi ro tiềm ẩn. Ví dụ, trong định giá, độc lập là điều cần thiết, tuy nhiên độc lập và chuyên môn lại mâu thuẫn. Trong nhiều trường hợp, khi người quản trị hay bên thứ ba không có khả năng đánh giá các tài sản nhất định, và các nhà quản lý liên quan tới đánh giá tài sản đó, thì việc điều chỉnh một cách hợp lý sẽ cho ra kết quả công bằng hơn. Tương tự, với việc tính lại giá trị tài sản ròng có thể là dấu hiệu cho tính liêm chính, chứ không phải chỉ số thể hiện sự gian lận. Theo ông, không hợp lý khi tính gộp hay xây dựng mô hình tổng thể từ các nhân tố này theo một hệ thống chỉ có 2 kết quả: đúng hay sai.

Quan điểm của Woodhouse là ODD luôn cần có “một cách tiếp cận định tính”.

Tiến sĩ Brown của NYU không nói các mô hình định lượng như điểm Omega có thể thay thế hệ số xem xét ODD toàn diện, và thừa nhận sự cần thiết của việc nhìn nhận định tính trong việc đánh giá kỹ càng hoạt động của các nhà quản lý. “Tôi không nghĩ rằng bất kỳ dạng tiếp cận định lượng nào có thể làm được việc đó”.

Tuy nhiên, ông cho rằng việc nghiên cứu có thể giúp những người làm ODD xác định các khu vực họ cần chú ý một cách khoa học. Ví dụ, Brown phát hiện ra rằng các quỹ đầu cơ thực hiện đầu tư chênh lệch giá các chứng khoán chuyển đổi (convertible arbitrage), các quỹ đầu tư vào thị trường mới nổi và thực hiện chiến lược trung lập thị trường (equity market neutral strategy) có điểm số Omega cao hơn trung bình ngành, chỉ ra rằng các nhà quản lý dạng này cần được đánh giá ODD chặt chẽ hơn.

Ở mức độ chi tiết hơn, kết quả này nhấn mạnh tầm quan trọng trong việc thực hiện kiểm tra nền tảng, và so sánh hệ số đòn bẩy với các quản lý khác.

Thiếu các dữ liệu cơ bản vẫn là rào cản lớn nhất trong sử dụng các kỹ thuật thống kê để định lượng hiệu quả rủi ro hoạt động của các quỹ đầu cơ. Brown cho rằng nghiên cứu sẽ chính xác và ứng dụng thực tế rộng rãi hơn khi các quỹ đầu cơ minh bạch hơn trong hoạt động của họ.

Các sáng kiến trong ngành bao gồm mở cửa các quy định cho phép tập hợp rủi ro có thể có khả năng thực hiện, đặc biệt nếu chúng được mở rộng để tính toán thêm nhiều lĩnh vực hoạt động hơn. Một giải pháp thay thế là dữ liệu này có thể đến từ các nhà làm luật.

Tiến sỹ Brown muốn được làm việc với các dữ liệu từ Form PF. Form PF của SEC yêu cầu các quỹ đầu tư tiết lộ chi tiết về nguy cơ rủi ro đối tác, cũng như các rủi ro khác vốn trước đây không được tiết lộ cho các nhà đầu tư.

Vẫn còn khó nó liệu việc minh bạch hơn, và khả năng tiếp cận dữ liệu được cải thiện có giúp các nhà nghiên cứu định lượng nổi lên trong lĩnh vực đánh giá rủi ro hoạt động giống như trong các ngành tài chính khác hay không. Tuy nhiên, chắc chắn rằng các công cụ tài chính sẽ không hoàn toàn thay thế được các công cụ truyền thống và đánh giá của con người trong việc hiểu kỹ các vấn đề hoạt động và gian lận trong các quỹ đầu cơ.

(1) Statistical Arbitrage – Chênh lệch giá thống kê: mô hình sử dụng dữ liệu quá khứ để dự đoán giá tương lai.

(2) Managed futures: quản lý danh mục đầu tư sử dụng hợp đồng tương lai (hợp đồng tương lai là một phần trong danh mục đầu tư).

(3) Operational due diligence – ODD: Đánh giá rủi ro hoạt động

(4) Counterparty Risk – Rủi ro đối tác rủi ro đối tác không thực hiện nghĩa vụ giao dịch.

(5) Tail risk – Rủi ro đuôi: các rủi ro có xác xuất cực kỳ nhỏ

(6) Macro hedge fund – Quỹ đầu cơ vĩ mô: loại quỹ tìm kiếm lợi nhuận từ các biến động của các chính sách vĩ mô như chính sách lãi suất, điều ảnh hưởng đến thị trường tiền tệ, chứng khoán và trái phiếu)

Nguồn: Risk.net

—————&&————– 

 

Trả lời

Mời bạn điền thông tin vào ô dưới đây hoặc kích vào một biểu tượng để đăng nhập:

WordPress.com Logo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản WordPress.com Đăng xuất / Thay đổi )

Twitter picture

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Twitter Đăng xuất / Thay đổi )

Facebook photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Facebook Đăng xuất / Thay đổi )

Google+ photo

Bạn đang bình luận bằng tài khoản Google+ Đăng xuất / Thay đổi )

Connecting to %s

%d bloggers like this: